Passos iniciais

• R é um software de PROGRAMAÇÃO ESTATÍSTICA

• Vantagens:
  – Software Livre
  – Documentação completa e acessível
  – Diversidade de arquivos
  – Replicabilidade de rotinas

Um Excel que usou o suco?

• Se é possível fazer no Excel, é possível fazer no R
• Entretanto, se é possível fazer no R, não necessariamente é possível fazer no Excel

Ambiente de desenvolvimento para cálculos estatísticos e gráficos

Vários cálculos estatísticos mais sofisticados estão disponíveis no R através de pacotes desenvolvidos pela comunidade

Habilidades necessárias

Escrita:
– Elementos (ex: numeric, character, factor…);
– Funções básicas (ex: sum(), table(), sd());
– Composição do script (ex: c(), for loop);

Leitura:
– Identificação de funções;
– Diferentes soluções;
– Alertas de erros;

Habilidade mais importante

Dada a multiplicidade de soluções, de alertas de erros e o universo de pacotes com diversas funções

a habilidade mais importante é saber pesquisar no Google

Melhor em inglês pela quantidade de fóruns:

– Melhor fórum: Stackoverflow

– Posit Community despontando

RStudio

• RStudio é um ambiente para desenvolvimento do R (IDE)
• Ao longo do curso utilizaremos o RStudio
  
• Utilizando nada dos botões ou possibilidades específicas do RStudio

Posit (https://posit.co/download/rstudio-desktop/)

Posit Cloud for free

Aparência do RStudio

Aparência

Básico do básico: um operador e um comando

Linhas escritas no ambiente onde se registra o script (Scripts são arquivos de texto)

Ctrl + enter (cmd + enter no mac)

• Executa (roda) as funções e programações escritas nas linhas selecionadas

Hastags

• Insere comentários sem gerar outputs (organizar e registrar dentro dos scripts)

Fluxos: scripts e projetos

Como sai no R?

#Insere comentarios sem rodar o comando

Importante para organizar e

# Erro: unexpected symbol in "Importante para"

##Registrar o que se vai fazer ou foi feito

R como calculadora 1

• Um função primordial e básica do R, como software estatístico, é de calculadora
• O R possui os operadores básicos da matemática como ‘+’ , ‘-’, ’*’ e ‘/’

5 + 5

[1] 10

5 - 3

[1] 2

4 * 9

[1] 36

16 / 2

[1] 8

R como calculadora 2

• Assim como na matemática, atenção em relação aos ()

(5 + 6) * 3

[1] 33

5 + 6 * 3

[1] 23

• Além das funções de exponencial e raiz quadrada

• Respectivamente, ^ e sqrt()

2 ^ 2

[1] 4

sqrt(36)

[1] 6

Lógica

• O R permite também avaliações lógicas
• Ou seja, o software possui operadores lógicos afim de fazer testes lógicos com resultados de Verdadeiro ou Falso de acordo com a proposição
• Os principais operadores são \(==\), \(<\) , \(>\), \(<=\) , \(>=\) e \(!=\)

5 == 5

[1] TRUE

5 <= 5 / 5

[1] FALSE

5 * 4 > 5

[1] TRUE

3 != 6

[1] TRUE

Teste lógicos

• Testamos também Verdade e Falsidade

TRUE == TRUE

[1] TRUE

TRUE <= FALSE

[1] FALSE

• Assim como estamos caracteres

"Python" == "python"

[1] FALSE

"Stata" != "Sasta"

[1] TRUE

Operadores lógicos especiais

• Atenção para os operadores e e ou
• O primeiro, para ser verdade, precisa que todos os pressupostos sejam verdadeiros

(3 == 3) & (4 != 5)

[1] TRUE

• O ou, por sua vez, para ser verdade precisa que apenas 1 pressuposto seja verdadeiro

(3 != 3) | (4 != 5)

[1] TRUE

Atribuição

• Trata-se da famosa ‘setinha’ que indica objetos (valores, vetores, dataframes) para alguma etiqueta
• Dessa maneira, podemos ‘salvar’ os objetos nas etiquetas para utilizarmos através dessas em qualquer momento ao longo do script
• Quando utilizadas em operações, as etiquetas representam aquilo que fora atribuído a elas
• Quando criamos a etiqueta, não geramos outputs, apenas quando rodamos diretamente a etiqueta

sorte <- 5

Regras do uso da setinha

• Atenção, letras maiúsculas e minúsculas importam

sorte <- 5

Sorte

# Erro: objeto 'Sorte' não encontrado

Regras do uso da setinha

• Também não podemos criar etiquetas que começam com números

15luck <- 15

# Erro: unexpected symbol in "15luck"

Cuidado com a utilização de etiquetas (nomes de objetos) com o mesmo nome de funções, pode gerar confusão no script

Classes

Em basicamente tudo que iremos fazer no R, a classe da informação importa Em termos elementares, ou ao nível dos valores, existem três grandes classes:
- Numeric (númerico);
- Logical (lógico);
- Character ou factor (caracteres);

Para obter a informação sobre a classe, iremos aprender nossa primeira função no R: class()

Númerico

• numeric é a classe composta por valores númericos

class(sorte)

[1] "numeric"

• Objetos deste tipo permitem funções matemáticas como média, mediana etc…

Separador de decimais = .

• No caso de valores decimais, utilizamos ponto em vez de vírgula

decimal <- 3,5

# Erro: ',' inesperado in "decimal <- 3,"

decimal <- 3.5

Lógico

• logical é a classe composta por TRUE, FALSE e NA

vdd <- TRUE

class(vdd)

[1] "logical"

• Não é preciso escrever sempre TRUE e FALSE, podemos resumir para T e F, respectivamente

• Por trás dos valores T e F, há valores númericos correspondente a 1 e 0

T + F

[1] 1

Caracteres

• character é a classe composta por nomes

• Importante característica é que os nomes devem estar dentro de aspas, caso contrário, o R não reconhecerá como caracter

nome <- "Fred"

nome

[1] "Fred"

class(nome)

[1] "character"

Caracteres vs Fatores

• Em termos estatísticos, não há diferença entre caracteres e fatores
• Fatores apresentam as categorias por dentro de vetor.
• Em termos de manipulação de dataframes, porém, veremos que esses dois objetos terão tratamento distintos, a começar pela importação da base e a definição de string tratada como factor